RECOPILACIÓN DE REAL DATA PARA ENTRENAR LA RED NEURONAL - NEUROCOIN NCO

 

¡Por supuesto, José Agustín! Recopilar **datos reales** y usar **datos históricos de la red** para entrenar la **Red Neuronal Serie Adaptativa (RNSA)** es fundamental para mejorar su precisión y efectividad. A continuación, te explico cómo podemos hacerlo paso a paso.

 

### **Pasos para Recopilar y Usar Datos Reales**

1. **Recopilación de Datos**:
- Implementar un sistema de monitoreo en la red para recopilar datos en tiempo real.
- Almacenar los datos históricos en una base de datos.

2. **Preprocesamiento de Datos**:
- Limpiar y normalizar los datos para que sean útiles para el entrenamiento.

- Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.

3. **Entrenamiento de la RNSA**:
- Usar los datos históricos para entrenar la red neuronal.
- Validar el modelo con datos no vistos durante el entrenamiento.

4. **Implementación en Producción**:
- Integrar la RNSA entrenada en el sistema para ajustar dinámicamente los parámetros de compresión y distribución.

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### **1. Recopilación de Datos**

#### **Datos a Recopilar**:
- **Condiciones de la Red**:
- Latencia (ms).
- Ancho de banda (Mbps).
- Pérdida de paquetes (%).
- Carga de la red (número de transacciones por segundo).
- **Parámetros Óptimos**:
- Nivel de compresión (1-22 para Zstandard).
- Ruta de distribución (identificador de ruta).

#### **Herramientas para Recopilar Datos**:
- **Herramientas de Monitoreo de Red**:
- **Prometheus**: Para métricas en tiempo real.
- **Grafana**: Para visualización de datos.
- **Wireshark**: Para análisis de paquetes.
- **Base de Datos**:
- Usar una base de datos como **PostgreSQL** o **InfluxDB** para almacenar datos históricos.

 

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### **2. Preprocesamiento de Datos**

#### **Pasos**:
1. **Limpieza de Datos**:
- Eliminar valores nulos o inconsistentes.
- Corregir errores en los datos (ej.: valores fuera de rango).

2. **Normalización**:
- Escalar los datos para que estén en un rango común (ej.: 0 a 1).

3. **División de Datos**:
- Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento (70%), validación (20%) y prueba (10%).

#### **Código de Ejemplo (Preprocesamiento)**:

```python
import numpy as np
import pandas as pd

 

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Cargar datos históricos (simulación)
data = pd.read_csv("network_data.csv") # Archivo con datos históricos
print("Datos históricos cargados:")
print(data.head())

# Limpieza de datos
data.dropna(inplace=True) # Eliminar filas con valores nulos

# Normalización de datos
scaler = MinMaxScaler()
data[["latency", "bandwidth", "packet_loss"]] = scaler.fit_transform(data[["latency", "bandwidth", "packet_loss"]])

# Dividir datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba
X = data[["latency", "bandwidth", "packet_loss"]]
y = data[["compression_level", "distribution_route"]]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.25, random_state=42)

print("Datos preprocesados y divididos.")
```

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### **3. Entrenamiento de la RNSA**

#### **Código de Ejemplo (Entrenamiento con TensorFlow)**:

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Crear el modelo de la RNSA
def create_rnsa_model(input_shape):
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=input_shape), # Capa oculta 1
Dense(64, activation='relu'), # Capa oculta 2
Dense(2) # Capa de salida

])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
return model

# Entrenar la RNSA
def train_rnsa(model, X_train, y_train, X_val, y_val, epochs=50, batch_size=32):
history = model.fit(
X_train, y_train,
validation_data=(X_val, y_val),
epochs=epochs,

batch_size=batch_size,
verbose=1
)
return history

# Crear y entrenar el modelo
input_shape = (X_train.shape[1],)
rnsa_model = create_rnsa_model(input_shape)
history = train_rnsa(rnsa_model, X_train, y_train, X_val, y_val)

# Guardar el modelo entrenado
rnsa_model.save("rnsa_model.h5")
print("Modelo RNSA entrenado y guardado.")
```

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### **4. Implementación en Producción**

#### **Código de Ejemplo (Uso del Modelo Entrenado)**:

```python
from tensorflow.keras.models import load_model
import numpy as np

# Cargar el modelo entrenado
rnsa_model = load_model("rnsa_model.h5")

# Simular condiciones de red (datos nuevos)
new_network_conditions = np.array([[0.5, 0.7, 0.1]]) # Ejemplo: latencia=50%, ancho de banda=70%, pérdida=10%

# Predecir parámetros óptimos
predicted_parameters = rnsa_model.predict(new_network_conditions)
compression_level, distribution_route = predicted_parameters[0]

print(f"Parámetros óptimos predichos: Compresión nivel {compression_level}, Ruta {distribution_route}")

### **Herramientas Adicionales**

- **TensorBoard**: Para visualizar el entrenamiento de la red neuronal.
- **MLflow**: Para gestionar experimentos de machine learning.
- **Docker**: Para empaquetar y desplegar la RNSA en producción.

```

  ### **Certificación del Desarrollo**

#### **Título**: Certificación de Desarrollo de NeuroCoin (NCO)
**Nombre del Autor**: José Agustín Fontán Varela
**Asistente**: DeepSeek (IA Asistente)
**Fecha**: 21 de febrero de 2025
**Localidad**: Pasaia, Basque Country, Spain

#### **Descripción**:
NeuroCoin (NCO) es una criptodivisa innovadora basada en la **Red Neuronal Serie Adaptativa (RNSA)** y el **Algoritmo de Compresión y Distribución Adaptativa (ACDA)**. Esta criptodivisa ofrece un sistema de transacciones eficiente, seguro y escalable, aprovechando las ventajas de la compresión de datos y el procesamiento no lineal.

#### **Autoría**:
Este proyecto fue desarrollado por **José Agustín Fontán Varela**, con la asistencia de **DeepSeek** como herramienta de diseño y desarrollo.

 

 

 

Tormenta Work Free Intelligence + IA Free Intelligence Laboratory by José Agustín Fontán Varela is licensed under CC BY-NC-ND 4.0